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風險決策平臺

簡要介紹
隨著20世紀80年代“數據挖掘”這一新興學科的出現,形形色色的數據挖掘商業軟件競相面世。按照理論界的觀點,把能夠從海量數據中獲取有效、新穎、潛在有用、并最終可理解的模型的過程的軟件工具稱為數據挖掘工具。
我們在汲取國外先進的數據挖掘理念的同時,研發一款能夠滿足中小型企業需求的,中國創造的數據挖掘工具。該工具支持數據挖掘流程所需的主要過程,可以完成包括缺失值處理、異常值檢測、數據降維、變量離散化等數據預處理過程,主成分分析、抽樣、過濾、探索性分析等,具有創建、訓練、評估模型等功能,支持分類與回歸、聚類分析、時間序列分析、關聯規則、神經網絡等各類數據挖掘模型應用。
在此工具的基礎上,結合消費金融,探索出一整完整的消費信貸風險決策模型,形成具有實際應用價值的風險決策平臺。
 
產品優勢
1、       先進的體系架構 
ü 基于企業級數據挖掘應用需要,系統采用J2EE企業應用架構,應用框架的設計基于云計算、SOA、分層組件化的思想來規劃;
ü 采用云計算技術,可高效實現海量數據的挖掘處理;采用SOA架構使平臺的可擴展性大大增強,能夠和其他業務系統進行高效整合;遵循組件化分層結構設計,能最大程度減少業務??櫓淶鳥詈銑潭?,促進軟件的重用,使得業務系統能夠敏捷地適應業務規則的變化;
ü 采用Web服務進行應用系統集成,保證了松散耦合與跨平臺的突出優勢,克服了企業應用在異構平臺集成及集成安全性、靈活性方面的突出要求。
2、       強大的平臺功能
ü 平臺提供了構建大型企業級數據挖掘應用常用的功能:系統管理、方案管理、樣本管理、算法庫管理、模型庫管理、任務調度、信息發布、日志管理等;
ü 平臺支持數據挖掘流程SEMMA標準,完成包括對數據進行預處理,包括空值處理、降維處理、離散處理,主成分分析、抽樣、過濾等,創建、訓練、評估模型,預測,修改模型參數,誤差分析等一系列功能。支持分類與回歸、聚類分析、時間模式、關聯規則、偏差檢測等各類數據挖掘應用。
3、       二次開發能力
ü 平臺提供一套基于行業標準的編程接口及常用的數據挖掘算法。它可用于開發各類數據挖掘應用程序,從簡單的預測建模到龐大的集成系統。數據引擎可由JDBC和XML訪問分析行業標準數據挖掘API;
ü 平臺提供Web Service、DLL 或是 JAR三種不同的使用接口,方便第三方軟件商集成開發,快速構建出大型企業級海量數據挖掘應用系統。
4、       成熟的數據挖掘算法
ü 平臺提供了常用的數據挖掘模型算法,算法包括:BP神經網絡、RBF神經網絡、決策樹、決策表、貝葉斯、懶惰算法、支持向量機、K均值聚類、Apriori關聯規則、HotSpot關聯規則、回歸分析、指數平滑、季節移動平均及組合算法,運用這些模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。
ü 針對一個具體的應用,可以利用數據挖據在線分析平臺建立多個預測模型供當前方案進行選擇和調用,以實現基于復雜的應用選擇最優的解決方案。
5、       無縫集合和結果共享
ü 由于平臺的數據來源和結果輸出可以是文本文件、EXCEL電子表格、URL和JDBC數據源,所以它能非常方便地與企業應用程序和其他統計工具無縫結合,快速讀取源自等第三方應用程序的數據。
6、       可擴展集成功能
       環賽數據挖掘平臺以支持跨行業應用為出發點,以解決方案為核心,解決方案以“流程圖”的方式落地,一個完整的數據挖掘流程分解為一系列功能獨立完整的“節點”,而節點的以“配置化”的方式可快速集成R,SAS,weka,hadoop等算法語言。
7、       系統具有并行、多線程處理能力,并能提供優化機制以保障在海量數據和大規模計算時的性能
 

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